深化数据驱动 助推数字化智能化监管

当前，以大数据为核心的新一代信息技术蓬勃发展，正在对金融模式、监管方法、金融生态产生重大而深远的影响，全球金融监管当局都在密切关注金融科技和监管科技的最新发展动向，监管科技的崛起让金融监管进入新时代。身处改革创新前沿，在银保监会的指导下，上海银保监局在系统内较早提出“数据驱动监管”理念，积极开展监管科技应用实践和探索，分步实施监管流程再造和数据价值体系重塑，培养科技文化，形成“全局重视、全员参与、全面应用”的新格局。 

坚持理念先行 科学树立数字监管的目标任务

上海银保监局一直重视培育科技文化，强化数据思维，在多年的探索实践中逐步形成三个“深刻认识”，理解把握监管科技的核心本质。

深刻认识监管理念和方式转变的迫切性。行为监管、审慎监管、功能监管等传统监管模式在面对金融科技带来的监管难题时异常乏力，无法发挥稳定金融科技市场的作用，传统监管维度亟待突破。立足监管科技治理金融科技的思维，上海银保监局提出“数据驱动型监管”，强调“没有科技支持的监管才是最大的风险”理念，倡导“人人使用大数据”。

深刻认识金融科技和监管科技的差异性。金融科技和监管科技虽然都需要利用技术作为共识，但目的和内涵具有很大区别。金融科技的应用场景主要是获客、营销、风控，大多和业务有关，目的是追求商业价值和经营效率，而金融监管者所需的监管科技着眼于数据治理、风险排查、合规检查以及智能辅助决策和行业监测，致力于形成有效的监管架构。监管数字化智能化既需要融合金融科技的技术，又需要走出一条有自身特色的道路。

深刻认识监管数据和监管规则的价值性。传统监管模式下，侧重于统计、汇总数据，监管数据是银行数据的再加工，因此监管部门很难对银行保险机构进行全面精准的画像。随着监管标准化数据（EAST）持续采集并完善，监管部门拥有银行保险机构海量明细及经营数据，能够建立基于资金流水的关系网络，增强了数字监管的数据优势。

上海银保监局动员全员全面思考监管应用场景，分析当前面临的瓶颈与挑战，总结为以下四个方面：金融风险复杂化和隐蔽化趋势明显、监管资源和金融风险的失衡趋势加大、数据治理的方式方法存在缺陷以及信息技术本身携带的风险等。为此，上海银保监局提出“4+2”监管数字化智能化总体目标，即力争三年内全面实现监管实时化、风险可视化、计量自动化、监测预测科学化的“四化”目标，五年内依次实现数字化和智能化监管目标，形成“用数据决策、用数据监管、用数据服务、用数据管理”的数字监管工作格局。 

构建制度体系 系统完整绘制转型路线图

“无科技不监管”，走数字监管之路是高质量监管的具体体现，是新时代新征程的使命担当。上海银保监局吹响“向科技要生产力”的冲锋号，以全局之力锐意推动监管数字化转型，为提升全局监管能力提供有力的科技支撑。

顶层设计，建立数字化制度体系。上海银保监局党委高度重视应用科技手段提升监管效能，加强顶层设计，持续推动完善相关制度。在EAST系统推广初期，实现在系统内达到领先水平的总体目标。基于大数据应用积累的经验，借鉴国内主要金融监管部门和金融市场管理机构制定的监管科技发展战略性文件，在系统内首发《EAST与大数据应用行动纲要》，明确大数据应用指导思想、总体目标、实施原则和具体任务。目前，在前期探索的基础上，利用良好的政策环境和区位环境，在“数字上海”战略引导下，制订并实施《上海银保监局监管数字化工程建设实施方案》，从基础建设、数据标准、数据治理、科技人才、模型孵化五大领域明确22项任务。同时，强调大数据应用在组织建设、机制建设、系统建设、人才建设和数据治理等方面的协调并进，累计出台相关制度近10个。

搭建“双承式”组织架构促进“三结合”。全局一盘棋，优化监管架构和监管资源配置，搭建工程组织实施架构，推进监管业务与科技应用的深度融合，解决好业务、科技“两张皮”问题。建立局主要负责人担任组长的监管数字化工程领导小组，领导小组带头培育和建立数据治理意识和素养，推动建立和完善数据理念、顶层设计和标准规范；由科技部门和法人监管部门双牵头，加强科技部门和业务部门在运维、管理和模型工具（产品）等核心工作领域的分工协同功能，建设“双承式”基础架构，在此基础上加载现场检查部门、机构监管部门、功能监管部门、后台支持部门共同参与、分工负责、交叉支持的组织体系，促进业务、数据和科技的“三结合”。

建立监管数据质量六项机制。一是健全监管数据校验机制。实现报数机构校验全覆盖，提升表间和系统间交叉验证、校验分析功能。二是完善填报口径解释机制。督导辖内机构严格按照统一口径报送数据，提高自主数据的共性标准。三是推动数据灵活采集机制。对部分符合条件的机构提高EAST数据采集频率，研发向辖内机构主动取数技术。四是强化质量通报惩处机制。完善数据质量评价机制，加大对责令整改但未整改机构处罚力度。五是夯实机构数据治理机制。引导机构高管和监管人员倡导“了解你的数据（KYD）”理念，并将数据治理评价纳入年度监管评级。六是健全数据安全管理机制。确保在数据资产化过程中实现安全管理和隐私保护。

正向激励，加快复合型监管科技人才队伍建设。科技以人为本，通过完善培训机制、加大招录力度，扩大科技人才队伍，并加大正向激励，激发广大干部员工积极投身监管数字化转型工作的内生动力。建立EAST与大数据应用专家小组星级评定机制、工作量化考核机制、末位淘汰机制，实行专家小组成员轮流“坐班”大数据研究应用中心制度。对专家小组成员增设年度综合考核专项优秀名额，获得银保监会EAST应用劳动竞赛二等奖以上的首创人员作为评先创优候选人；建立常态化EAST劳动竞赛机制，将使用EAST模型作为评选优秀检查项目的基本条件。多措并举有效激发学科技、用科技的工作氛围，目前已建立起一支由近30人组成的复合型人才队伍。近年来，上海银保监局在银保监会EAST应用劳动竞赛中屡创佳绩，模型主创人员均来自专家小组。 

持续迭代升级 推进数字监管全场景应用

完成一站式监管大数据平台基础底座的搭建，初步形成数据、业务、技术“三大平台”。数据平台以数据资产和指标管理平台为核心，提供从数据接入到数据应用全链路的数据构建和管理，目前已梳理汇集2.7万个字段数据和14万个监管加工指标；业务平台以监管流程数字化改造为目标，以监管业务系统化、线上化作为数字化转型的前提，已建设现场检查、从业人员监管、信访举报投诉等工作流平台，涵盖主要监管场景，将多头分散的管理和操作进行线上化、数字化、智能化集成；技术平台以“AI+BI+RPA”能力中心为核心，具体以图文识别（OCR）、语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、知识图谱（KG）为代表的人工智能技术（AI），加之商业智能分析工具（BI），并结合机器人流程自动化工具（RPA），帮助监管人员减少大量重复、简单劳动，已运用于消保、非现场监管和报备材料预审等7个业务场景，大幅提高监管工作效率。以辅助新版许可证换证为例，工作时间缩短约65%。部署拥有近400亿条数据量的企业级知识图谱平台，广泛用于信贷资金流向、隐匿关系查询，辅助退保黑产、违规中介、员工异常行为整治。

依托监管大数据平台，一体化高效推进数据运用，围绕风险监管，发挥“三大定位”作用。一是模型的“兵工厂”，集聚全局EAST模型和数据模型，健全模型全周期管理机制，持续研发、设计、推广、应用和优化新型业务领域模型，形成模型仓库和疑点货架，精确制导、精准服务，目前模型库已涵盖公司治理、信贷、表外、保险、信托等十几个领域。二是检查的“作战室”，充分发挥“集体智慧”和“集成优势”，对大型、横贯式检查项目进行集中建模，擅打“攻坚战”和“运动战”，2021年现场检查工作中，共使用模型约250余个，同比增长132%。三是应用的“孵化器”，有效利用内外部资源，孵化智能应用工具，形成孵化成果与监管大数据平台良性对接，目前已上线管理驾驶舱、企业风险图谱、监管报告生成工具、多维统计分析工具等8大应用。

回顾相关工作，上海银保监局认为，党委重视是前提，全员参与是基础，上级支持是关键，重点突破是核心，针对建模是要义，实战运用是归宿，赋能监管是本质。

道阻且长，行则将至。党的二十大报告就加快建设数字中国作出新的战略性部署，对监管数字化转型提出更高要求，上海银保监局将以党的二十大精神作为下阶段推进监管数字化工程的根本遵循，聚焦服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革三大任务，建设数据驱动型监管模式，逐步实现监管场景与技术、数据的融合，打造“共建、共享、共学、共治”数字化金融生态，提高监管链条的数字化智能化水平，为中国特色金融发展之路探索更加有为有效的科学化、专业性、智能型监管新路。